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Schulung OpenShift AI Administration

Schulung OpenShift AI Administration (DA263)

Verwaltung und Betrieb von OpenShift AI für moderne KI-Anforderungen in Unternehmen.

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Dozent: Oliver Liebel (Red Hat Partner)


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Überblick

Verwaltung und Betrieb von OpenShift AI für moderne KI-Anforderungen in Unternehmen. Praxisnahe Vermittlung mit Hands‑on‑Labs.

  • Format: Online
  • Sprache: Deutsch
  • Dozent: Oliver Liebel (Red Hat Partner)
  • Dauer: 2 Tage
  • Preis: 1.560,00 € pro Person zzgl. MwSt. 
  • Zielgruppe: Linux‑/DevOps‑Teams, Administratoren, Architekten
  • Voraussetzungen: Solide Linux‑Grundlagen, Red Hat OpenShift DO 180, DO280
  • Alternative Formate: Inhouse/Firmenschulung, Online oder bei Ihnen vor Ort. Inhalte und Dauer werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst. Preis nach Angebot.
  • Kursmaterial: Inklusive. Aktuelle KI/ML-, GitOps- und Container- Publikationen des Dozenten (über 2.200 Seiten) als personalisierte PDFs.

Agenda

  • Überblick: Integration von OpenShift AI in die OpenShift Container Platform
    • Verständnis der Architektur und Komponenten
    • Spezifische Operatoren
    • Security Aspekte
  • Installation und Upgrades in Connected und Disconnected/Air gapped Environments
    • Preflights / Requirements
    • Red Hat OpenShift AI Operator
    • Setup und Upgrade, saubere Deinstallation
    • Troubleshooting fehlgeschlagener Installationen
  • AI/ML Nodes erstellen und skalieren
    • GPU Modelle (Cloud und On-Prem)
    • Angepasste MachineSets, MachineConfigs und Pools erstellen
    • NVIDIA GPU Operator: Setup, Betriebsmodi, ClusterPolicy und NVIDIADriver CRD und mehr
    • Überblick: AMD GPU Operator, Intel Device Plugin Operator und Intel Gaudi AI Operator
    • AI/ML Nodes skalieren
  • Management der OpenShift AI-spezifischen Komponenten per CLI und UI
    • User und Gruppen -Verwaltung
    • StorageClasses, Notebook Server managen
    • Single Serve- und Multi Serve- Platform installieren
    • OpenShift AI Certificate Management
    • Custom Workbench Images erstellen
    • Dashboard Customizing, App-Management
    • Distributed Workloads managen, Quota Management
    • Model Registries managen
    • Backup, Logs, Auditing
    • Debugging
  • LAB Tuning
    • Überblick, Preflights
    • Benötigte Operatoren, StorageClasses und Komponenten installieren
    • Hardware Profile und Model Registry für LAB Tuning erzeugen
  • Feature Store
    • Überblick, Funktionsweise
    • Online / Offline Stores
    • Feature Registry konfigurieren
    • PVC und RBAC Konfiguration

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